数据挖掘技术解析：CURE算法详解

"CURE算法描述-数据挖掘PPT" CURE算法是一种用于聚类分析的数据挖掘方法，尤其适用于高维数据。它通过一系列步骤来识别数据集中的模式和群组，旨在发现数据的自然结构。以下是CURE算法的详细解释： 1. **随机选取样本**： 在CURE算法开始时，随机选择一定数量（s）的样本作为初始的种子点。这些种子点用于构建初步的聚类中心。 2. **划分簇**： 将所有样本根据所选的种子点划分为p个簇。每个簇应该包含大致相同数量的样本，即每个簇的样本数大约为s/p。这有助于确保各簇在大小上的平衡。 3. **子集划分**： 接下来，将每个簇进一步细分为q个子集。每个子集的样本数为s/pq。这样做的目的是增加算法的灵活性，以便更好地捕捉簇内的局部结构。 4. **删除孤立点**： CURE算法会检测那些与其他样本距离显著远的孤立点，并将其从数据集中删除。这是为了减少噪声和异常值对聚类结果的影响。 5. **簇的合并**： 在子集划分后，CURE算法会根据簇的变化情况合并部分子集。如果一个簇的变化非常缓慢，这意味着它的内部结构相对稳定，此时可能会考虑合并某些子集以优化聚类效果。 6. **迭代过程**： 算法会重复以上步骤，直到满足预设的停止条件，例如聚类质量达到某个阈值，或者迭代次数达到上限。在每次迭代中，聚类中心和子集的划分可能都会调整，以更好地反映数据的内在结构。 数据挖掘技术是处理大量数据以发现有价值信息的过程。它包括多种方法，如分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等。在数据仓库环境中，数据挖掘通常用于分析历史数据，支持决策制定和业务洞察。 在本PPT中，还提到了数据模型的相关内容，它是数据库设计的基础。数据模型包括基本概念，如数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统。数据模型定义了如何组织和表示数据，以及如何在数据库中进行数据操作。常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型，其中关系模型是最广泛使用的一种，它基于数学上的关系理论，以表格形式存储数据，支持SQL语言进行数据操作。 关系模型具有数据独立性高、冗余度小、易扩展等优点，使得数据库管理系统能够有效地管理和维护大量数据。DBMS提供了数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML），用于创建和操作数据库。此外，DBMS还负责数据的安全性、完整性和并发控制，以确保多用户环境下的正常运作。在系统故障后，DBMS也能帮助进行数据恢复，保证系统的稳定性。